CN106023207A - 一种基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法。该方法大致包括如下步骤：首先在当前全景图像中确定待提取的城市部件后，自动搜索该全景相邻全景图像；交互获取当前全景图像中的城市部件的像素位置，基于自动方位定位算法自动定位并居中显示对应城市部件在相邻全景影像中的方位；获取同一城市部件在当前全景和相邻全景图中的像素坐标，并结合空间检校参数、全景中心点GPS坐标以及空间姿态信息计算双全景拍摄点的空间直角坐标，并转为地方平面坐标o₁,o₂；使用同样的三组参数计算两全景对应像素坐标的空间直角坐标，并转换为地方平面坐标点p₁，p₂；由o₁、p₁构建二维直线，o₂、p₂构建二维直线，基于全景射线交会法计算城市部件的平面坐标。

Description

一种基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法

技术领域

本发明属于移动测量系统全景图像应用技术领域，具体涉及一种基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法。

背景技术

高精度、现势性强的城市部件信息对于城市部件维护、城市管理以及城市规划等具有重要的作用。目前城市部件信息主要通过传统的人工外业测量方式获得，更新周期长，复杂度高，难以满足城市建设和管理的数据需求。车载全景系统作为一种先进的测量手段，具有快速、不与测量物接触、实时、动态、主动、全面及高精度等特点。含全景数据采集设备的移动测量系统在不影响交通情况下能快速获取道路及两侧的全景图像，但如何从中快速、高精度地提取城市部件信息仍然是一个难点。

发明人在实现本发明的过程中，发现现有方法存在如下不足：移动测量系统采集的全景图像仅用于浏览和方向指示。一些基于全景进行测绘采集的应用，由于没有综合使用空间检校参数和空间姿态信息(IMU)，导致采集数据精度低，无法满足大比例尺城市部件专题图制作的精度要求，仅能用于粗定位。同时，多全景交互选取部件时，因为没有自动方位定位的功能，导致在寻找同名部件时耗时较长，且容易造成错误。

发明内容

针对现有方法中存在的上述技术问题，本发明提出了一种基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法，能够基于双全景进行快速高精度的城市部件平面坐标的获取。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法，包括以下步骤：

a、在当前全景图像中确定待提取的城市部件后，自动搜索该全景图像的相邻全景图像；交互获取当前全景图像中的城市部件的像素位置，基于自动方位定位算法自动定位并居中显示对应城市部件在相邻全景图像中的方位；

b、分别获取同一城市部件在当前全景图像和相邻全景图像中的像素坐标；并结合空间检校参数、全景中心点GPS坐标以及空间姿态信息计算双全景拍摄点的空间直角坐标，并转换为地方平面坐标o₁,o₂；使用同样的三组参数计算双全景对应像素坐标的空间直角坐标，并转换为地方平面坐标p₁，p₂；

c、基于当前全景拍摄点的地方平面坐标o₁和部件像素坐标对应的地方平面坐标p₁、相邻全景拍摄点的地方平面坐标o₂和部件像素坐标对应的地方平面坐标p₂，利用全景射线交会法，计算城市部件的平面坐标。

优选地，所述步骤a包括如下子步骤：

a1)根据在当前全景采集的部件的像素坐标的纵向坐标y₁计算出现实中待采集的城市部件与当前全景拍摄点的平面连线l₁的d₁距离：

a1.1)如果像素坐标的纵向坐标y₁的取值范围为：0.5≤y₁≤1，则d₁设置为待采集的城市部件与拍摄点距离的阈值d_th即可：d₁＝d_th；

a1.2)如果像素坐标的纵向坐标0≤y₁＜0.5，计算出全景采集设备的俯角α：α＝arccos(2*y₁)；

基于当前移动测量系统的全景采集设备距地面的高度h计算出待采集的城市部件与拍摄点的距离：d₁＝h/tan(α)；

判断得到的距离d₁与阈值d_th的大小关系：

①若d₁不大于阈值d_th则d₁＝h/tan(α)，

②如果d₁大于阈值d_th，则d₁＝d_th；

a2)获得前全景采集的部件的像素坐标的横向坐标x₁：

①对x₁进行偏转校正：x₁＝(x₁-phi+1)％1.0；

其中phi为车头的偏航占整个全景图像横方向的比例；

②基于校正后的x₁计算当前全景点与双全景坐标点连线l₂和l₁的夹角β；

其中，0≤x₁≤1,0＜β＜π；

a3)基于两个全景点的GPS坐标计算l₂的长度d₂；那么根据两条边l₂、l₁以及其夹角构建三角形；其中l₁的长度为d₁，l₂的长度为d₂；

首先计算三角形的第三条边l₃的边长，利用余弦公式：

$d_3=\sqrt{{d_1}^2+{d_2}^2-2*d_1*d_2*cos\left(\mathrm{\β}\right)};$

对于待求的角γ，其对应的边始终为l₁，则γ计算公式为：

γ＝arccos((d₃ ²+d₂ ²-d₁ ²)/(2*d₃*d₂))；

同样地，接着基于不同的双全景方向模式将夹角γ换算为θ，0≤θ≤2π；最后再基于设备前进方向的纵坐标进行返偏转校正：x₂＝(θ/(2π)+phi)％1.0；

则(x₂,y₁)即相邻全景图像的同名部件的像素定位。

优选地，所述步骤b包括如下子步骤：

b1)建立像素坐标与空间直角坐标的转换关系

b1.1)建立全景图像的像空间坐标系，则像素坐标P_r(X,Y)转换为P_r'(X,Y,0)；

b1.2)将像空间坐标转换为球空间坐标

定义球空间坐标系，以球心为原点，设球半径为R，建立像空间坐标系与球空间坐标系的转换关系为：

ψ＝X/R；

θ＝Y/R；

sphereX＝R*sin(θ)*cos(ψ)；

sphereY＝R*sin(θ)*sin(ψ)；

sphereZ＝R*cos(θ)；

由该转换公式将像空间坐标P_r'(X,Y,0)转换为球空间坐标P_sp(sphereX,sphereY,sphereZ)；

b1.3)基于空间检校参数将球空间坐标转换为惯导坐标

定义ω、κ分别是绕Z、X、Y轴的三个旋转角，ΔX、ΔY、ΔZ分别是X、Y、Z轴的三个偏移量；

取逆时针方向为正，设X、Y、Z轴对应的旋转矩阵为R_Z,R_X,R_Y，球在物方坐标系下的6个外方位元素为ω、κ、ΔX、ΔY、ΔZ，则球空间坐标与惯导坐标的转换关系为：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{imu}=R_Z{R}_X{R}_Y\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}X\\ \mathrm{\Δ}Y\\ \mathrm{\Δ}Z\end{array}\right]=R_1\left[\begin{array}{c}sphereX\\ sphereY\\ sphereZ\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}X\\ \mathrm{\Δ}Y\\ \mathrm{\Δ}Z\end{array}\right],R_1=\left[\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}\right],$

其中，

由该转换公式将球空间坐标P_sp(sphereX,sphereY,sphereZ)转换为惯导坐标P_imu(X_imu,Y_imu,Z_imu)；

b1.4)将惯导坐标转换为当地水平坐标

惯导坐标系前进方向为y轴、向右为x轴、向上为z轴；其中，惯导记录的空间姿态角包括侧滚角Roll、俯仰角Pitch、偏航角Heading；

侧滚角Roll为惯导x轴与水平方向之间的夹角，车右侧向下为正；

俯仰角Pitch为惯导y轴与水平方向之间的夹角，车头向上为正；

偏航角Heading为惯导前进方向与正北方向之间的夹角，顺时针为正；

设Roll、Pitch、Heading分别为r、p、y；设扫描点在站心坐标系下的坐标为站心坐标系下坐标向载体坐标系转换：

先绕z轴旋转y；再绕x轴旋转p；最后绕y轴旋转r；则有：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{local}=R_b^l{\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{imu}$

其中，

则由该转换公式将惯导坐标P_imu(X_imu,Y_imu,Z_imu)转换为当地水平坐标P_local(X_local,Y_local,Z_local)；

b1.5)当地水平坐标转换为空间直角坐标

站心坐标系原点在空间直角坐标下的经纬度分别为L和B；

设扫描点在ECEF坐标系下的坐标为站心坐标系下的坐标转换为空间直角坐标系下的坐标：先绕x轴旋转再绕z轴旋转最后将当地水平坐标系原点平移到空间直角坐标系原点；则有：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_e=R_l^e{\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{local}+{\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{oe},$

其中：

$\begin{array}{c}{R}_l^e=R_Z(-\frac{\mathrm{\π}}{2}-L)R_X(-\frac{\mathrm{\π}}{2}+B)\\ =\left[\begin{array}{ccc}\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& -sin(\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& 0\\ \sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)& -\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)\\ 0& \sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{ccc}-\sin L& -\sin B\cos L& \cos B\cos L\\ \cos L& -\sin B\sin L& \cos B\sin L\\ 0& \cos B& \sin B\end{array}\right]\end{array},$

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{oe}=\left[\begin{array}{c}(N+h)\cos B\cos L\\ (N+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}N+h)\sin B\end{array}\right],$

其中，得:

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{oe}=\left[\begin{array}{c}(N+h)\cos B\cos L\\ (N+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}N+h)\sin B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}(\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\cos B\cos L\\ (\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\sin B\end{array}\right],$

为当地水平坐标系原点在ECEF坐标系下的空间直角坐标；至此，完成像空间坐标系到空间直角坐标系的转换过程；

b2)根据像素坐标与空间直角坐标的转换关系计算当前全景拍摄点的地方平面坐标o₁、相邻全景拍摄点的地方平面坐标o₂、当前全景中部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₁和相邻全景中同名部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₂。

优选地，所述步骤c包括如下子步骤：

C1)将当前全景拍摄点的地方平面坐标o₁、相邻全景拍摄点的地方平面坐标o₂、当前全景中部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₁和相邻全景中同名部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₂降低维度，获得对应的二维坐标o₁'、o₂'和p₁'、p₂'；

C2)由o₁'与p₁'组成二维直线，o₂'与p₂'组成二维直线；基于两直线进行求交运算，得到的交点对应的二维坐标即为城市部件的平面坐标。

本发明具有如下优点：

本发明基于两全景图中同名城市部件的分布特点，引入了像素坐标与空间直角坐标坐标转换的思想。本发明首先根据当前全景中城市部件的像素坐标，进行自动方位定位，获得相邻全景中同名城市部件的方位，从而减少了交互查找的耗时；基于空间检校参数、全景点GPS坐标和空间姿态信息，计算两全景点的拍摄点的空间直角坐标并转换为地方平面坐标；同时基于同名城市部件在双全景的像素坐标获得其地方平面坐标。获得的平面坐标精度高，以此创建两条直线，利用全景射线交会法算得城市部件的地方平面坐标。

附图说明

图1为本发明中基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法的流程示意图；

图2为本发明中偏转校正后的三角形构建示意图；

图3为本发明中全景图像的像空间坐标系示意图；

图4为本发明中球空间坐标系示意图；

图5为本发明中全景射线交会处理示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：

如图1所示，基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法，包括如下步骤：

1、在当前全景图像中确定待提取的城市部件后，自动搜索该全景图像的相邻全景图像；交互获取当前全景图像中的城市部件的像素位置，基于自动方位定位算法自动定位并居中显示对应城市部件在相邻全景图像中的方位。该步骤1具体为：

1)在当前全景图像中确定待提取的城市部件后，根据全景图像索引号的连贯特性，自动搜索当前全景的下一幅全景，也可以通过交互方式选择当前全景图像的上一幅全景图像作为部件采集的相邻全景图像；

2)交互获取当前全景图像中指定城市部件的像素坐标(x₁,y₁)：

根据纵向坐标y₁(0≤y₁≤1)计算现实中待采集的城市部件与当前全景拍摄点的平面连线l₁的距离d₁：

2.1)如果像素坐标的纵向坐标y₁的取值范围为：0.5≤y₁≤1，则d₁设置为待采集的城市部件与拍摄点距离的阈值d_th即可：d₁＝d_th；

2.2)如果像素坐标的纵向坐标0≤y₁＜0.5，计算出全景采集设备的俯角α：α＝arccos(2*y₁)；

基于当前移动测量系统的全景采集设备距地面的高度h计算出待采集的城市部件与拍摄点的距离：d₁＝h/tan(α)；

判断得到的距离d₁与阈值d_th的大小关系：

①若d₁不大于阈值d_th则d₁＝h/tan(α)，

②如果d₁大于阈值d_th，则d₁＝d_th；

移动测量系统采集全景图像的相机的高度一般在2米-3米之间，故本发明设置h为2.5米。在实际应用中，基于全景图像采集其视野内部的城市部件，距离拍摄点较近，因此，设置d_th为50米即可。

3)获得前全景采集的部件的像素坐标的横向坐标x₁：

对x₁进行偏转校正：x₁＝(x₁-phi+1)％1.0；

其中，phi为车头的偏航占整个全景图像横方向的比例；

基于校正后的x₁计算当前全景点与双全景坐标点的连线l₂和l₁的夹角β，其中0≤x₁≤1,0＜β＜π。计算β时需区分双全景的方向模式，即判断相邻的全景图像是当前全景图像的前进方向即下一幅，或后退方向即上一幅。

4)基于双全景拍摄点的GPS坐标计算双全景坐标点连线l₂的长度d₂，该长度为平面距离，即坐标Z值不参与计算。那么根据两条边l₂、l₁以及其夹角构建三角形，其中l₁的长度为d₁，l₂的长度为d₂，如图2所示：

首先计算三角形的第三条边l₃的边长，利用余弦公式：

$d_3=\sqrt{{d_1}^2+{d_2}^2-2*d_1*d_2*cos\left(\mathrm{\β}\right)};$

对于待求的角γ，其对应的边始终为l₁，则γ计算公式为：

γ＝arccos((d₃ ²+d₂ ²-d₁ ²)/(2*d₃*d₂))；

同样地，接着基于不同的双全景方向模式将夹角γ换算为θ，0≤θ≤2π；最后再基于设备前进方向的纵坐标进行返偏转校正：x₂＝(θ/(2π)+phi)％1.0；

则(x₂,y₁)即相邻全景图像的同名部件的像素方位定位。

2、分别获取同一城市部件在当前全景图像和相邻全景图像中的像素坐标。并结合空间检校参数、全景中心点GPS坐标以及空间姿态信息(IMU)计算双全景拍摄点的空间直角坐标，并转换为地方平面坐标；使用同样的三组参数计算双全景对应像素坐标的空间直角坐标，并转换为地方平面坐标。

其中，三组参数是指空间检校参数、全景中心点GPS坐标以及空间姿态信息。

该步骤2具体为：

1)建立像素坐标与空间直角坐标(WGS84坐标)的转换关系

建立像素坐标与空间直角坐标(WGS84坐标)的转换关系需分别建立像空间坐标与球空间坐标、球空间坐标与惯导坐标、惯导坐标与当地水平坐标、当地水平坐标与空间直角坐标(WGS84坐标)的转换关系：

1.1)建立全景图像的像空间坐标系

以左下角为坐标原点的空间直角坐标系，Z轴构成右手系。则像素坐标P_r(X,Y)转换为P_r'(X,Y,0)，如图3所示。

1.2)将像空间坐标转换为球空间坐标

定义球空间坐标系，以球心为原点，设球半径为R，使用的球空间坐标系统如图4所示，因此，构建像空间坐标系与球空间坐标系的转换关系为：

ψ＝X/R；

θ＝Y/R；

sphereX＝R*sin(θ)*cos(ψ)；

sphereY＝R*sin(θ)*sin(ψ)；

sphereZ＝R*cos(θ)；

由该转换公式将像空间坐标P_r'(X,Y,0)转换为球空间坐标P_sp(sphereX,sphereY,sphereZ)；

1.3)基于空间检校参数，将球空间坐标转换为惯导坐标

定义ω、κ分别是绕Z、X、Y轴的三个旋转角，ΔX、ΔY、ΔZ分别是X、Y、Z轴的三个偏移量。

取逆时针方向为正，设X、Y、Z轴对应的旋转矩阵为R_Z,R_X,R_Y，球在物方坐标系下的6个外方位元素为ω、κ、ΔX、ΔY、ΔZ，则球空间坐标与惯导坐标的转换关系为：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{imu}=R_Z{R}_X{R}_Y\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}X\\ \mathrm{\Δ}Y\\ \mathrm{\Δ}Z\end{array}\right]=R_1\left[\begin{array}{c}sphereX\\ sphereY\\ sphereZ\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}X\\ \mathrm{\Δ}Y\\ \mathrm{\Δ}Z\end{array}\right],R_1=\left[\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}\right],$

其中，

由该转换公式将球空间坐标P_sp(sphereX,sphereY,sphereZ)转换为惯导坐标P_imu(X_imu,Y_imu,Z_imu)；

1.4)将惯导坐标转换为当地水平坐标

惯导坐标系前进方向为y轴、向右为x轴、向上为z轴。其中，惯导记录的空间姿态角包括：侧滚角Roll、俯仰角Pitch、偏航角Heading。

侧滚角Roll为惯导x轴与水平方向之间的夹角，车右侧向下为正；

俯仰角Pitch为惯导y轴与水平方向之间的夹角，车头向上为正；

偏航角Heading为惯导前进方向(xy平面)与正北方向之间的夹角，顺时针为正。

设Roll、Pitch、Heading分别为r、p、y。设扫描点在站心坐标系下的坐标为站心坐标系下坐标向载体坐标系转换；

先绕z轴旋转y；再绕x轴旋转p；最后绕y轴旋转r。则有：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{local}=R_b^l{\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{imu},$

其中：

则由该转换公式将惯导坐标P_imu(X_imu,Y_imu,Z_imu)转换为当地水平坐标P_local(X_local,Y_local,Z_local)；

1.5)当地水平坐标转换为空间直角坐标

站心坐标系原点在空间直角坐标下的经纬度分别为L和B。

设扫描点在ECEF坐标系下的坐标为站心坐标系下的坐标转换为空间直角坐标系下的坐标：先绕x轴旋转再绕z轴旋转最后将当地水平坐标系原点平移到空间直角坐标系原点。则有：

其中：

$\begin{array}{c}{R}_l^e=R_Z(-\frac{\mathrm{\π}}{2}-L)R_X(-\frac{\mathrm{\π}}{2}+B)\\ =\left[\begin{array}{ccc}\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& -sin(\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& 0\\ \sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)& -\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)\\ 0& \sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{ccc}-\sin L& -\sin B\cos L& \cos B\cos L\\ \cos L& -\sin B\sin L& \cos B\sin L\\ 0& \cos B& \sin B\end{array}\right]\end{array},$

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{oe}=\left[\begin{array}{c}(N+h)\cos B\cos L\\ (N+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}N+h)\sin B\end{array}\right],$

其中，得:

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{oe}=\left[\begin{array}{c}(N+h)\cos B\cos L\\ (N+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}N+h)\sin B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}(\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\cos B\cos L)\\ (\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\sin B\end{array}\right],$

为当地水平坐标系原点在ECEF坐标系下的空间直角坐标。至此，完成像空间坐标系到空间直角坐标的转换过程。

2)根据像素坐标与空间直角坐标的转换关系计算当前全景拍摄点的地方平面坐标o₁、相邻全景拍摄点的地方平面坐标o₂、当前全景中部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₁和相邻全景中同名部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₂。

3、基于当前全景的拍摄点地方平面坐标o₁与当前全景部件像素对应的地方平面坐标p₁、相邻全景拍摄点地方平面坐标o₂与相邻全景部件像素对应的地方平面坐标p₂组成的直线，利用全景射线交会法，计算城市部件的平面坐标。如图5所示，该步骤3具体为：

1)将当前全景拍摄点的地方平面坐标o₁、相邻全景拍摄点的地方平面坐标o₂、当前全景中部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₁和相邻全景中同名部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₂降低维度，获得对应的二维坐标o₁'、o₂'和p₁'、p₂'；

2)由o₁'与p₁'组成二维直线，o₂'与p₂'组成二维直线；基于两直线进行求交运算，得到的交点对应的二维坐标即为城市部件的平面坐标。

当然，以上说明仅仅为本发明的较佳实施例，本发明并不限于列举上述实施例，应当说明的是，任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的教导下，所做出的所有等同替代、明显变形形式，均落在本说明书的实质范围之内，理应受到本发明的保护。

Claims (4)

1.一种基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法，其特征在于，包括以下步骤：

a、在当前全景图像中确定待提取的城市部件后，自动搜索该全景图像的相邻全景图像；交互获取当前全景图像中的城市部件的像素位置，基于自动方位定位算法自动定位并居中显示对应城市部件在相邻全景图像中的方位；

b、分别获取同一城市部件在当前全景图像和相邻全景图像中的像素坐标；并结合空间检校参数、全景中心点GPS坐标以及空间姿态信息计算双全景拍摄点的空间直角坐标，并转换为地方平面坐标o₁，o₂；使用同样的三组参数计算双全景对应像素坐标的空间直角坐标，并转换为地方平面坐标p₁，p₂；

c、基于当前全景拍摄点的地方平面坐标o₁和部件像素坐标对应的地方平面坐标p₁、相邻全景拍摄点的地方平面坐标o₂和部件像素坐标对应的地方平面坐标p₂，利用全景射线交会法，计算城市部件的平面坐标。

2.根据权利要求1所述的基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法，其特征在于，所述步骤a包括如下子步骤：

a1)根据在当前全景采集的部件的像素坐标的纵向坐标y₁计算出现实中待采集的城市部件与当前全景拍摄点的平面连线l₁的d₁距离：

a1.1)如果像素坐标的纵向坐标y₁的取值范围为：0.5≤y₁≤1，则d₁设置为待采集的城市部件与拍摄点距离的阈值d_th即可：d₁＝d_th；

a1.2)如果像素坐标的纵向坐标0≤y₁＜0.5，计算出全景采集设备的俯角α：α＝arccos(2*y₁)；

基于当前移动测量系统的全景采集设备距地面的高度h算出待采集的城市部件与拍摄点的距离：d₁＝h/tan(α)；

判断得到的距离d₁与阈值d_th的大小关系：

①若d₁不大于阈值d_th则d₁＝h/tan(α)；

②如果d₁大于阈值d_th，则d₁＝d_th；

a2)获得前全景采集的部件的像素坐标的横向坐标x₁：

①对x₁进行偏转校正：x₁＝(x₁-phi+1)％1.0；

其中，phi为车头的偏航占整个全景图像横方向的比例；

②基于校正后的x₁计算当前全景点与双全景坐标点连线l₂和l₁的夹角β；

其中，0≤x₁≤1,0＜β＜π；

a3)基于两个全景点的GPS坐标计算l₂的长度d₂；那么根据两条边l₂、l₁以及其夹角构建三角形，其中，l₁的长度为d₁，l₂的长度为d₂；

首先计算三角形的第三条边l₃的边长d₃，利用余弦公式：

$d_3=\sqrt{{d_1}^2+{d_2}^2-2*d_1*d_2*cos\left(\mathrm{\β}\right)};$

对于待求的角γ，其对应的边始终为l₁，则γ计算公式为：

γ＝arccos((d₃ ²+d₂ ²-d₁ ²)/(2*d₃*d₂))；

同样地，接着基于不同的双全景方向模式将夹角γ换算为θ，0≤θ≤2π；最后再基于设备前进方向的纵坐标进行返偏转校正：x₂＝(θ/(2π)+phi)％1.0；

则(x₂,y₁)即相邻全景图像的同名部件的像素定位。

3.根据权利要求1所述的基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法，其特征在于，所述步骤b包括如下子步骤：

b1)建立像素坐标与空间直角坐标的转换关系

b1.1)建立全景图像的像空间坐标系，则像素坐标P_r(X,Y)转换为P_r'(X,Y,0)；

b1.2)将像空间坐标转换为球空间坐标

定义球空间坐标系，以球心为原点，设球半径为R，建立像空间坐标系与球空间坐标系的转换关系为：

ψ＝X/R；

θ＝Y/R；

sphereX＝R*sin(θ)*cos(ψ)；

sphereY＝R*sin(θ)*sin(ψ)；

sphereZ＝R*cos(θ)；

由该转换公式将像空间坐标P_r'(X,Y,0)转换为球空间坐标P_sp(sphereX,sphereY,sphereZ)；

b1.3)基于空间检校参数将球空间坐标转换为惯导坐标

定义ω、κ分别是绕Z、X、Y轴的三个旋转角，ΔX、ΔY、ΔZ分别是X、Y、Z轴的三个偏移量；

取逆时针方向为正，设X、Y、Z轴对应的旋转矩阵为R_Z,R_X,R_Y，球在物方坐标系下的6个外方位元素为ω、κ、ΔX、ΔY、ΔZ，则球空间坐标与惯导坐标的转换关系为：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{imu}=R_Z{R}_X{R}_Y\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}X\\ \mathrm{\Δ}Y\\ \mathrm{\Δ}Z\end{array}\right]=R_1\left[\begin{array}{c}sphereX\\ sphereY\\ sphereZ\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}X\\ \mathrm{\Δ}Y\\ \mathrm{\Δ}Z\end{array}\right],R_1=\left[\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}\right],$

其中，

由该转换公式将球空间坐标P_sp(sphereX,sphereY,sphereZ)转换为惯导坐标P_imu(X_imu,Y_imu,Z_imu)；

b1.4)将惯导坐标转换为当地水平坐标

惯导坐标系前进方向为y轴、向右为x轴、向上为z轴；其中，惯导记录的空间姿态角包括侧滚角Roll、俯仰角Pitch、偏航角Heading；

侧滚角Roll为惯导x轴与水平方向之间的夹角，车右侧向下为正；

俯仰角Pitch为惯导y轴与水平方向之间的夹角，车头向上为正；

偏航角Heading为惯导前进方向与正北方向之间的夹角，顺时针为正；

设Roll、Pitch、Heading分别为r、p、y；设扫描点在站心坐标系下的坐标为站心坐标系下坐标向载体坐标系转换：

先绕z轴旋转y；再绕x轴旋转p；最后绕y轴旋转r；则有：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{local}=R_b^l{\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{imu},$

其中

则由该转换公式惯导坐标P_imu(X_imu,Y_imu,Z_imu)转换为当地水平坐标P_local(X_local,Y_local,Z_local)；

b1.5)当地水平坐标转换为空间直角坐标

站心坐标系原点在空间直角坐标下的经纬度分别为L和B；

设扫描点在ECEF坐标系下的坐标为站心坐标系下的坐标转换为空间直角坐标系下的坐标：先绕x轴旋转再绕z轴旋转最后将当地水平坐标系原点平移到空间直角坐标系原点；则有：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_e=R_l^e{\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{local}+{\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{oe},$

其中：

$\begin{array}{c}{R}_l^e=R_Z(-\frac{\mathrm{\π}}{2}-L)R_X(-\frac{\mathrm{\π}}{2}+B)\\ =\left[\begin{array}{ccc}\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& -sin(\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& 0\\ \sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}+L)& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)& -\sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)\\ 0& \sin (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)& \cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}-B)\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{ccc}-\sin L& -\sin B\cos L& \cos B\cos L\\ \cos L& -\sin B\sin L& \cos B\sin L\\ 0& \cos B& \sin B\end{array}\right]\end{array},$

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{oe}=\left[\begin{array}{c}(N+h)\cos B\cos L\\ (N+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}N+h)\sin B\end{array}\right],$

其中，得：

${\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]}_{oe}=\left[\begin{array}{c}(N+h)\cos B\cos L\\ (N+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}N+h)\sin B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}(\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\cos B\cos L\\ (\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\cos B\sin L\\ (\frac{b^2}{a^2}\frac{a}{\sqrt{1-e^2{\sin }^{2}B}}+h)\sin B\end{array}\right],$

为当地水平坐标系原点在ECEF坐标系下的空间直角坐标；至此，完成像空间坐标系到空间直角坐标系的转换过程；

b2)根据像素坐标与空间直角坐标的转换关系计算当前全景拍摄点的地方平面坐标o₁、相邻全景拍摄点的地方平面坐标o₂、当前全景中部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₁和相邻全景中同名部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₂。

4.根据权利要求1所述的基于移动测量系统双全景的城市部件采集方法，其特征在于，所述步骤c包括如下子步骤：

C1)将当前全景拍摄点的地方平面坐标o₁、相邻全景拍摄点的地方平面坐标o₂、当前全景中部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₁和相邻全景中同名部件像素坐标的对应的地方平面坐标p₂降低维度，获得对应的二维坐标o₁'、o₂'和p₁'、p₂'；

C2)由o₁'与p₁'组成二维直线，o₂'与p₂'组成二维直线；基于两直线进行求交运算，得到的交点对应的二维坐标即为城市部件的平面坐标。